Sorumlu AI Nedir? İlkeler, Zorluklar ve Yararları

Sorumlu AI (RAI), şeffaf, önyargısız, hesap verebilir ve etik rehberlerine uyan AI sistemlerini tasarlamak ve dağıtmak anlamına gelir. AI sistemleri daha güçlü ve yaygın hale geldikçe, bunların sorumlu bir şekilde geliştirildiğinden ve güvenlik ve etik rehberlerine uyduğundan emin olmak önemlidir.

Sağlık, Ulaşım, Ağ Yönetimi ve Gözetim, sistem arızasının ciddi sonuçlar doğurabileceği güvenlik açısından kritik AI uygulamalarıdır. Büyük şirketler, RAI’nin teknoloji risklerini azaltmak için gerekli olduğunu bilir. Ancak MIT Sloan/BCG raporuna göre, 1093 yanıtçının %54’ü Sorumlu AI uzmanlığı ve yeteneğinden yoksundu.

Düşünce liderleri ve organizasyonlar sorumlu AI için ilkeler geliştirmiş olsalar da, AI sistemlerinin sorumlu bir şekilde geliştirilmesi hala zorluklar sunar. Bu fikri detaylı olarak inceleyelim:

5 Sorumlu AI İlkesi

1. Adalet

Teknoloji uzmanları, AI sistemlerinin tüm bireyleri ve grupları önyargı olmadan adil bir şekilde tedavi etmesi için prosedürler tasarlamalıdır. Böylece, adalet, yüksek riskli karar alma uygulamalarında birincil gereksinimdir.

Adalet şu şekilde tanımlanır:

“Çeşitli demografik grupların etkilerini incelemek ve yasal, kültürel ve etik gereksinimlerin istenen kümesini yeterli şekilde karşılayacak grup adaletinin çeşitli matematiksel tanımlarından birini seçmek.”

2. Hesap Verebilirlik

Hesap verebilirlik, AI sistemlerini geliştiren ve dağıtan bireylerin ve organizasyonların kararlarından ve eylemlerinden sorumlu olmasını ifade eder. AI sistemlerini dağıtan ekip, AI sistemlerinin şeffaf, yorumlanabilir, denetlenebilir ve toplum için zararlı olmadığını đảmalamalıdır.

Hesap verebilirlik şu seven bileşenden oluşur:

1. Baglam (hesap verebilirlik gerektiren amaç)
2. Kapsam (hesap verebilirlik konusu)
3. Aracılık (kimin sorumlu olduğu)
4. Forum (sorumlu tarafın rapor vermesi gereken yer)
5. Standartlar (hesap verebilirlik kriterleri)
6. Süreç (hesap verebilirlik yöntemi)
7. Sonuçlar (hesap verebilirlik sonuçları)

3. Şeffaflık

Şeffaflık, AI sistemlerindeki karar alma nedeninin açık ve anlaşılır olması anlamına gelir. Şeffaf AI sistemleri açıklanabilir.

Güvenilir Yapay Zeka için Değerlendirme Listesi (ALTAI) göre, şeffaflık üç ana unsurdan oluşur:

1. İzlenebilirlik (veri, ön işleme adımları ve model erişilebilir)
2. Açıklanabilirlik (karar alma/nitelendirme nedeninin açık olması)
3. Açık İletişim (AI sisteminin sınırları hakkında)

4. Gizlilik

Gizlilik, sorumlu AI’nin temel ilkelerinden biridir. Kişisel bilgilerin korunması anlamına gelir. Bu ilke, kişilerin kişisel bilgilerinin rızayla toplanıp işlenmesini ve kötü niyetlilerin eline geçmemesini sağlar.

Örneğin, Clearview AI, law enforcement ve üniversiteler için yüz tanıma modelleri geliştiren bir şirket. UK veri denetçileri, Clearview AI’yi sosyal medyadan UK vatandaşlarının resimlerini rızaları olmadan topladığı için 7,5 milyon sterlin para cezasına çarptırdı.

5. Güvenlik

Güvenlik, AI sistemlerinin güvenli ve toplum için tehdit oluşturmayan anlamına gelir. AI güvenlik tehditlerine örnek olarak karşıt saldırılar verilebilir. Bu kötü niyetli saldırılar, ML modellerini yanlış kararlar vermeye zorlar. AI sistemlerini siber saldırılardan korumak, sorumlu AI için önemlidir.

4 Büyük Sorumlu AI Zorluğu ve Riski

1. Önyargı

Yaş, cinsiyet, milliyet ve ırk ile ilgili insan önyargıları, veri toplama sürecini etkileyerek önyargılı AI modellerine yol açabilir. US Department of Commerce araştırması, yüz tanıma AI’nin renkli insanları yanlış tanımladığını buldu. Bu nedenle, law enforcement’da yüz tanıma AI kullanmak yanlış tutuklamalara neden olabilir. Ayrıca, adil AI modelleri oluşturmak zor çünkü 21 farklı parametre tanımlamak gerekir. Bu nedenle, bir adil AI parametresini karşılamak, diğerini feda etmek anlamına gelir.

2. Yorumlanabilirlik

Yorumlanabilirlik, sorumlu AI geliştirmenin kritik bir zorluğudur. Makine öğrenimi modelinin belirli bir sonuca nasıl ulaştığını anlamak anlamına gelir.

Derin sinir ağları, çok katmanlı gizli nöronlardan oluşan kara kutular olarak çalıştıkları için yorumlanabilirlikten yoksundur, bu da karar alma sürecini anlamayı zorlaştırır. Bu, sağlık, finans gibi yüksek riskli karar alma süreçlerinde bir zorluk olabilir.

Ayrıca, ML modellerinde yorumlanabilirliği formalize etmek zor çünkü subjektif ve alan spesifik.

3. Yönetim

Yönetim, AI sistemlerinin geliştirilmesini ve dağıtılmasını denetleyen kurallar, politikalar ve prosedürler anlamına gelir. Son yıllarda AI yönetiminde önemli ilerleme kaydedildi ve organizasyonlar çerçeve ve etik rehberleri sundu.

Güvenilir AI için Etik Rehberleri, Avustralya AI Etik Çerçevesi ve OECD AI İlkeleri AI yönetim çerçevelerinin örnekleridir.

Ancak AI’nin son yıllarda hızlı ilerlemesi, bu AI yönetim çerçevelerini geçersiz kılabilir. Bu nedenle, AI sistemlerinin adillik, yorumlanabilirlik ve etiğini değerlendiren bir çerçevenin oluşturulması gerekir.

4. Düzenleme

AI sistemleri daha yaygın hale geldikçe, etik ve toplumsal değerleri dikkate alan düzenlemeler gerekir. AI inovasyonunu engellemeyen düzenlemeler oluşturmak, sorumlu AI’nin kritik bir zorluğudur.

Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR), California Tüketici Gizliliği Kanunu (CCPA) ve Kişisel Bilgi Koruma Kanunu (PIPL) gibi düzenleyici kurumlar olmasına rağmen, AI araştırmacıları %97’nin GDPR yasal çerçeve gereksinimlerine uymadığını buldu.

Ayrıca, yasama organları, klasik AI sistemleri ve son AI uygulamalarını içeren AI tanımında anlaşmaya varma konusunda önemli bir zorlukla karşı karşıya.

3 Büyük Sorumlu AI Yararı

1. Azaltılmış Önyargı

Sorumlu AI, karar alma süreçlerinde önyargıları azaltır ve AI sistemlerine güven oluşturur. Önyargıları azaltmak, adil ve eşitlikçi bir sağlık sistemi ve AI tabanlı finansal hizmetlerde önyargıları azaltabilir.

2. Artırılmış Şeffaflık

Sorumlu AI, şeffaf AI uygulamaları oluşturur ve AI sistemlerine güven oluşturur. Şeffaf AI sistemleri hata ve suistimal riskini azaltır. Artırılmış şeffaflık, AI sistemlerinin denetlenmesini kolaylaştırır, paydaşların güvenini kazanır ve sorumlu AI sistemlerine yol açabilir.

3. Daha İyi Güvenlik

Güvenli AI uygulamaları, verilerin gizliliğini sağlar, güvenilir ve zararsız çıktılar üretir ve siber saldırılardan korunur.

Microsoft (MSFT ) ve Google (GOOGL ) gibi teknoloji devleri, AI sistemleri geliştirmede ön planda olan şirketler, sorumlu AI ilkelerini geliştirdiler. Sorumlu AI, AI inovasyonunun bireyler ve toplum için zararlı olmadığını sağlar.

Düşünce liderleri, araştırmacılar, organizasyonlar ve yasal otoritelerin sorumlu AI literatürünü sürekli olarak gözden geçirmeleri, AI inovasyonunun güvenli bir geleceği sağlamak için önemlidir.

Daha fazla AI ile ilgili içerik için unite.ai‘yi ziyaret edin.